# # 导入opencv-python
# import cv2
# # 读入一张图片，引号里为图片的路径，需要你自己手动设置
# img = cv2.imread('zly.png',1)
# # 导入人脸级联分类器引擎，'.xml'文件里包含训练出来的人脸特征
# face_engine = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml')
# # 用人脸级联分类器引擎进行人脸识别，返回的faces为人脸坐标列表，1.3是放大比例，5是重复识别次数
# faces = face_engine.detectMultiScale(img,scaleFactor=1.3,minNeighbors=5)
# # 对每一张脸，进行如下操作
# for (x,y,w,h) in faces:
# # 画出人脸框，蓝色（BGR色彩体系），画笔宽度为2
#  img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
# # 在"img2"窗口中展示效果图
# cv2.imshow('img2',img)
# # 监听键盘上任何按键，如有按键即退出并关闭窗口，并将图片保存为output.jpg
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()
# cv2.imwrite('output.jpg',img)

import cv2
# 导入人脸级联分类器引擎
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
# 导入人眼级联分类器引擎
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')
# 导入微笑级联分类器引擎
smile_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_smile.xml')
# 读入一张图片，引号里为图片的路径，需要你自己手动设置
img = cv2.imread('zly.jpg')
# 转换为灰度图，提高检测速度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 修改图像大小，例如将图像缩小到原来的50%
new_width = int(img.shape[1] * 1)
new_height = int(img.shape[0] * 1)
img = cv2.resize(img, (new_width, new_height))
gray = cv2.resize(gray, (new_width, new_height))
# 用人脸级联分类器引擎进行人脸识别，返回的faces为人脸坐标列表
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
# 对每一张脸，进行如下操作
for (x, y, w, h) in faces:
    # 画出人脸框，蓝色（BGR色彩体系），画笔宽度为2
    img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
    # 框选出人脸区域，在人脸区域而不是全图中进行人眼检测，节省计算资源
    face_area = img[y:y + h, x:x + w]
    # 人眼检测
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(face_area, scaleFactor=1.3, minNeighbors=10)
    for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
        # 画出人眼框，绿色，画笔宽度为1
        cv2.rectangle(face_area, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0, 255, 0), 1)
    # 微笑检测
    smiles = smile_cascade.detectMultiScale(face_area, scaleFactor=1.16, minNeighbors=65, minSize=(25, 25), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
    for (sx, sy, sw, sh) in smiles:
        # 画出微笑框，红色（BGR色彩体系），画笔宽度为1
        cv2.rectangle(face_area, (sx, sy), (sx + sw, sy + sh), (0, 0, 255), 1)
        cv2.putText(img, 'Smile', (x + sx, y + sy - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)
# 在"img2"窗口中展示效果图
cv2.imshow('img2', img)
# 监听键盘上任何按键，如有按键即退出并关闭窗口，并将图片保存为output.jpg
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite('output.jpg', img)